用代码展示出用SVM算法解决的乳腺癌预测（展示出准确率，召回率，表格和图像）

好的，以下是使用SVM算法解决乳腺癌预测的示例代码：

# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建SVM模型
model = SVC(kernel='linear', C=0.1)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率和召回率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
rec = recall_score(y_test, y_pred)

# 输出结果
print("Accuracy:", acc)
print("Recall:", rec)

# 绘制混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.show()

运行上述代码后，可以得到准确率、召回率以及混淆矩阵的可视化结果。需要注意的是，上述代码中使用了线性核函数，也可以通过修改 `kernel` 参数来使用其他类型的核函数。